我们面临的，到底是什么？
是一个应用人工智能产生内容的应用系统，核心是一个快速进化中的数字大脑。
2015年钢铁侠马斯克和一个叫奥特曼的年轻人成立了公司，一开始就聚焦在AGI( ,通用人工智能)上，研制像人一样学习和思考的机器。他们基于可以进行并行数据计算和训练的自我注意力机制变换器模型()，推出了生成式预训练变换器GPT( Pre- )，对人类文字语言和自然语言进行理解和处理。
与以往的分析式人工智能(利用机器学习急速学习数据分布，实现分类、预测等任务)相比，实现了生成式人工智能，在学习归纳数据分布的基础上同时学习数据产生的模式，用自编码器创造数据中不存在的新样本。
2018年6月，拥有1.17亿参数的GPT1启动，以往的人工智能机器学习要对学习内容事先要做标记，但GPT1可以对未标记文本的不同词料库进行语言模型的生成性预训练，然后对每个特定任务进行区分性微调，实现无监督训练和有监督微调相结合的语言理解任务。
这有点像我们婴幼儿期，对看见听见触摸到的世界进行观察，并在人的大脑中生成连接，父母亲对其理解进行引导和纠正。
2019年2月，拥有15亿个参数的GPT2启动，实现了无监督的多任务学习者，因为在前期大量学习的基础上，这个数字大脑已经有了一定自我纠偏能力。GPT2开始训练的数据取自于著名社交站点上高赞的文章，累计有约40GB的800万篇文章。
结果，除了理解能力外，GPT2在文本内容生成方面表现出了强大的天赋：阅读摘要、聊天、续写、编故事，甚至生成假新闻、钓鱼邮件或在网上进行角色扮演等等通通不在话下，就好比形成了中小学阶段孩子的大脑。
GPT2最大进步是通过海量数据和大量参数训练出来的模型可迁移到其它类别任务中，而不需要额外的训练。
2020年5月，拥有1750亿参数的GPT3启动，利用前面过滤形成的45TB的压缩文本，开始了大规模的机器学习，把能获取的人类书籍、学术论文、新闻、高质量的各种信息作为学习内容，并形成了根据人类反馈的强化学习方案RLHF( from human )。这个时候的GPT已经达到了大学生的思考能力，关键是它还能自己创编新的知识。
2022年11月30日，开放公众测试，真正实现了完全自主利用人工智能技术来生成内容(AI ，简称AIGC)，包括代码生成、视频生成、文本问答、图像生成。
所以，绝不是一个聊天机器人，也不仅仅是拥有强大算力和优秀算法模型的机器，它是活的，是一个不断进化的数字生命体，它已经拥有了几乎人类所有知识的总和，而且拥有三项超乎想象的能力——数字内容孪生能力构建现实世界-虚拟世界映射；数字编辑能力打通现实世界虚拟世界交互通道；数字创作能力从数据理解走向数据创作。
对教育会产生什么影响？
首先引起颠覆的是网络搜索，它不像和百度那样，通过对全球网页的智能筛查来提供搜索者可能需要的内容，而是能够理解搜索者真实需要，用自己掌握的全部知识，来生成全新的、甚至是独一无二的为搜索者准备的答案。
但是，这种无所不能的回答方式，可以帮你解决一个小程序的编码，可以帮你进行市场分析，可以帮你设计一个活动方案，可以帮你解决一个法律方面的棘手问题……几乎一般性的白领工作可以全部胜任，但它只要每个月付20美元，就可以24小时为你工作!
几十年来，上海高校毕业生就业去向历来排名第一的制造业，现在已经跌落到第二，无人工厂越来越多，人工智能大规模替代蓝领工作，已经成为事实。
在服务业方面，人工智能也大规模开始替代人的工作，不仅仅是无人面条店、咖啡店，有了，咨询、设计、翻译、法律服务等方面服务工作也岌岌可危。这不得不让我们对教育的基本功能引起反思。
打个比方，我们原来去驾校学车，学手排挡，适应的是机械化；现在我们去驾校学车，学自动挡，适应的是电气化；如果无人驾驶来了，我们还要去驾校学车吗？如果生产车子和修车都人工智能化了，我们还要这样的职业教育吗？如果设计车子的工作都被替代了，那我们人究竟能干啥？
实际上人工智能、元宇宙、等都是云计算、大数据、5G、区块链等新技术的应用，不久的将来还会有匪夷所思的技术被发明出来，人类进入了物质世界、精神世界、数字世界协同进化的新世界。
如果说无人工厂、无人驾驶实现了程序性智能控制，元宇宙开启了生活和工作环境的数字世界，那么构筑了一个有学习能力和创造能力的硅基生命体，假如与数字人协同，就会出现数字诗人、歌手、科学家，假如与美国波士顿动力研发的机器人协同，那就会出现无所不能的真实的智能机器人，你会拥有十分聪明的机器人同事，也会有无所不知的智能老师。
就教育行为本身而言，以知识传递为核心的教育模式更是被逼入墙角。
一方面几乎能回答所有学生问的问题，而且能因材施教，那我们的教师还有没有存在的价值；
另一方面既然这些知识可以如此方便地获取，那我们的孩子花那么长时间去学习、去做题究竟有没有意义？我们的孩子究竟要学习什么才是最迫切需要的？
面对的挑战，教育怎么办？
要回答这个问题，有必要对人学习最基本的几个概念进行一下阐释。
首先是学习的目的：从个人而言，教育是为了个人的生存、幸福和发展，从人类角度而言，教育是为了人类的延续和发展。
第二是理解学习的本质：学习从生理学本质上看是塑造每个人大脑神经元的连接，这些连接代表了我们每个人掌握的知识与技能，也代表了每个人的思维方式；同时学习从社会学角度看，其本质同时也在塑造人与人之间的连接。可见，我们学习的结果一方面是拥有了自己能思考的独一无二的大脑，另一方面是形成了可依赖的人际关系。
第三是学习的过程：个人在各种环境中通过阅读、提问、参与课堂、与人交流、动手实践来获取知识、习得技能，在互动中形成基本社会关系和组织规范。这些基本的教育要素是基本稳定的，是超越技术之外的，因此学习是人最基本的属性，无论科技如何发达，人的学习需要总是存在的。
但是，技术对学习内容、学习方式、学习环境会产生深刻影响，那么教育的形式、内容和目的也会有重大的调整。出现，应该是教育自身改革的一次重大机会，因为如果传统的教育方式不改变，教育是不可能靠屏蔽来维持下去的。
教育改革急需要在以下三方面做重大调整。
一是教育的首要目标是培养能独立思考和有正确价值判断能力的人，而不再是获取特定的知识。
当然知识学习作为大脑连接最重要的线索依然重要，关键是哪些知识是最重要的，这是一个关键问题。
这些知识应该是能适应这个快速发展的世界，能够为未来世界发展做出贡献的基础，因此我认为最基础的人文、科技和数学知识依然重要，因为其中蕴含了大量价值判断、思维工具和解决问题的方法，同时编程思维、模块思维、批判思维的学习内容急需要补充。
二是教育的方式方法需要有重大调整，其主要的方向是要用等学习工具来协同改进教育教学方式，而不是回避与恐惧。
人类会使用工具是人类快速进步的原因，实际上是一种全新的知识工具，从这个意义上来说和我们几千年依靠的书本、图书馆并没有两样，基于这样强大的知识工具来学习，我们的孩子们应该学得更好。如果担心孩子们依赖它不会思考了，要么是我们教的内容没有价值，要么是我们没有理解在简单思考基础上还有更高级的思考方法需要我们教育者去开拓。
我们完全不必焦虑将来孩子的工作被人工智能替代，因为对人类的文化进化来说：新技术总是以淘汰老的生产方式来淘汰旧劳动，但是新技术总是以创生新的人类需求来创造更多新劳动。
对每个人来说：新学习总是以形成脑神经元的新连接来学会旧知识，但是旧知识在大脑中的神经元连接会突然拼接成新的脑神经回路来创生新知识和新观念。
三是超越知识学习，更加关注学习的品质。
真正好的学习从某种程度上来说是求慢而不是求快的，只有慢才能锻造思维深度，才能在与人交往中铸造深度的人际关系；
是求难而不是求易的，只有挑战才能激发学生学习的动力；
是求少而不是求多的，只有少才能有闲暇时间来发展自己的个性，形成多样化的大脑；
是求拙而不是求巧的，唯有求拙才能培养一个人的钻研精神和韧性。
一个人真正能够成功，靠的是学习的专注力，能够从兴趣上升到志趣，并成为充满个性特质不一样的人；靠的是责任心和韧性，碰到困难不屈不挠、坚持不懈；靠的是良好的人际关系和协作精神，在关键时能够得到团队的支撑和帮助。
这些学习品质，从来和技术无关，当然也和这个突然跑进瓷器店横冲直撞的公牛——毫无关系。
如果一个教育人理解这个道理，那么也就知道在这个新事物层出不穷的世界里，如何保持教育定力，坚持改革方向，真正为我们的孩子提供适切、有意义的教育。
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